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·发布于 Towards Data Science ·发送为 通讯 ·4 分钟阅读·2024 年 10 月 10 日

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在最近几个月，智能体迅速崭露头角，成为利用人工智能力量执行日常任务的最有前途的方式之一。然而，随着它们越来越受欢迎，也带来了不小的困惑——从它们到底是什么（人类化的术语本身并未帮助澄清这一点）到它们如何以及在何种情况下能够有效使用。

本周，我们汇集了一系列强有力的近期文章，旨在帮助初学者和经验丰富的从业者理解这个话题，并就如何在自己的工作流程中采用智能体做出明智的决策。从智能体的核心特征到更广泛的推理和对齐问题，这些文章从技术和实践的角度探讨了智能体，并将其置于人工智能在我们日常生活中日益增长的影响力的背景下。让我们深入了解吧！

• 什么才是一个真正的 AI 智能体？重新思考追求自治的意义 “即使我们能够构建完全自治的 AI 智能体，它们有多大可能是最适合用户的？”Julia Winn 探讨了智能体的基本特征，给我们对智能体是什么——以及不是——的理解增添了急需的细微差别，并提出了一种智能体行为的谱系，作为评估其适应特定任务的框架。

• 探索使用网格世界解决 AI 对齐问题 在当前围绕 AI 安全性展开的辩论中，智能体处于什么位置？我们需要做什么才能确保它们产生的结果与创造者的目标一致？Tarik Dzekman 就一个棘手的话题展开了深刻的讨论：“构建能够解决问题的 AI 智能体有多困难，同时又不让它做出我们不希望它做出的决策。”

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图片来源：Chris Hardy 在 Unsplash

• AI 智能体：生成性 AI 中工具调用与推理的交集 AI 智能体的主要优势之一是能够以流畅、自动化且（理想情况下）可预测的方式，弥合不同工具和工作流之间的差距。Tula Masterman 的清晰概述重点讨论了推理是如何通过工具调用来表现的，探讨了智能体在使用工具时面临的一些挑战，并介绍了评估其工具调用能力的常见方法。

• AI 开发者的困境：专有 AI 与开源生态系统 如果你正在项目中实现智能体（以及其他 AI 驱动的解决方案），你很快就会面临一个关键问题，那就是是依赖专有产品还是开源产品来实现目标。Gadi Singer 分享了每种方法的优缺点详细分析。

若想阅读更多关于从地理空间数据到专业探戈舞者评分复杂艺术等主题的精彩文章，千万不要错过本周推荐的阅读：

• 在她的首篇 TDS 文章中，Ruth Crasto 分享了一份清晰且有用的指南，介绍了在神经网络中编码地理坐标的现代技术。

• 如何获取用于高级分析的地理空间数据？Amanda Iglesias Moreno 向我们介绍了使用五个专业 API 的步骤。

• 我们能否通过统计学来解释像梅西和泰勒·斯威夫特这样的“GOATS”的成功？Tuan Doan尝试通过利用衡量惊讶的数学艺术来做到这一点。

• 如果你是 R 用户，并且希望在超参数调优过程中利用 Python 的强大功能，Devashree Madhugiri 解释了如何借助 Reticulate 包和 Optuna 框架来实现这一目标。

• 谁想来一场数学深潜？Sachin Date 带着又一篇内容丰富、通俗易懂的顶级探讨回归——这次是关于数学统计中的一个迷人概念：“神秘”的费舍尔信息。

• 从全职员工到自由职业数据科学家的过渡可以是许多东西——值得的、令人震惊的、可怕的、解放的……CJ Sullivan的最新文章剖析了她在过去九个月中获得的见解，自从她做出转变以来。

• 准备文本数据以供 AI 驱动的处理是许多从业人员日常工作中的关键步骤。Murilo Gustineli的这篇面向初学者的指南聚焦于文本标准化和标记化的方方面面。

• 通过仔细分析 2024 年阿根廷探戈世界锦标赛的得分，Alexander Barriga 展示了统计分析和数据可视化如何帮助我们 发现模式并验证直觉。

感谢你对我们作者工作的支持！正如我们之前提到的，我们喜欢发布新作者的文章，因此，如果你最近写了一篇有趣的项目演示、教程或关于我们核心话题的理论反思，千万不要犹豫，与我们分享。

直到下次 Variable，

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